• 한국농림기상학회지
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• 제14권2호
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• pp.53-62
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• 2012

고해상도 기상자료 제공과 농림 분야에서의 요구를 충족시키기 위하여 LAPS를 이용하여 경기도 지역을 100m 해상도로 분석하였다. 구축된 시스템은 수치예보과에서 생산되는 6시간 간격 예측자료를 초기추정치로 사용하고, 각 관측자료를 동화하여 지표 온도와 습도 바람을 분석한다. 기존 분석시스템의 기상관측자료의 수집 방식을 개선하여 자료 수집에 소요되는 시간을 성공적으로 단축시킴으로써 약 20분 내에 기온, 상대습도, 풍향, 풍속에 대한 고해상도 분석결과 제공이 가능하게 되었다. 그러나 앞으로 LAPS 분석결과를 이용하여 관측이 가능한 지역 이외에 어느 지역에서든 정확한 농업기상정보를 산출할 수 있게 하려면 다양한 기상자료의 활용과 지표이용도의 개선, 관측지점의 영향반경을 최적화 시키는 과정들이 추가로 연구되어야 할 것이다. 현재 구축된 시스템의 분석결과 정확도는 떨어지지만 LAPS의 내부 알고리즘에 대한 미세한 조정으로 향상이 가능하므로 농업기상요소 생성을 위한 최적화 작업들을 수행한다면 정확도 향상을 꾀할 수 있을 것이다. 또한 다양한 기상요소에 대한 분석이 가능하기 때문에 특별한 기상요소들을 필요로 하는 농림 분야의 요구를 충족 시킬 수 있도록 분석요소의 확장이 가능 할 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권3호
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• pp.180-194
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• 2017

기상위험에 선제적으로 대응할 수 있도록 하기 위하여 농장별 정밀 날씨추정, 작목별 기상위험의 알림과 대응지침의 전달 등 개별 농가 단위의 농업기상위험 관리 기술이 본 연구의 선행 성과물로 개발된 바 있다. 현재 470 자원 농가와 950농장을 대상으로 시군 단위로 관내 농장의 날씨와 기상위험 현황을 시각적으로 파악할 수 있는 GIS 기반 분포형 경보 시스템이 구축되어 현업 서비스가 운영 중이다(http://www.agmet.kr). 그러나 모든 농가를 서비스 대상으로 하다 보니 많은 작목과 기상위험요소가 나열되어 개별 농가가 시스템에 접속하여 자기 농장만의 농업기상위험 정보를 확인하기에는 불편한 사항이 많다. 따라서 개별 농장별로 정보 확인 편의성을 위하여 휴대전화 번호만을 이용하여 자기 농장만의 날씨, 작목의 생육단계, 작목 기상위험을 최대 미래 9일까지 조회하고, 기상특보 및 기상위험 주의, 경보 수준을 알림 정보로 제공받을 수 있는 농업기상재해 조기경보 모바일용 어플리케이션을 개발하였다. 스마트폰으로 본 시스템에 접속하여 농장별 날씨와 재배작목의 생육단계, 생육단계별 기상위험과 대응지침을 제공 받는 등 농장별로 특화된 기상위험을 사전 경고 정보로 신속하게 확인할 수 있다. 자기 농장만의 과거부터 미래까지 날씨와 기상위험을 단순하고 보기 쉽게 정리하여 농가에 제공함으로써 기존의 GIS 기반 기상위험 분포형 경보 시스템이 가진 정보 접근 불편함을 해소하였다.

• The Plant Pathology Journal
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• 제17권6호
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• pp.372.1-372
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• 2001

• 한국식물병리학회:학술대회논문집
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• 한국식물병리학회 1999년도 정기총회 및 춘계 학술발표회
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• pp.45.2-45
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• 1999

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2018년도 하계 학술발표초록집
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• pp.107-108
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• 2018

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2018년도 하계 학술발표초록집
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• pp.109-110
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• 2018

• 농업과학연구
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• 제37권2호
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• pp.177-189
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• 2010

These studies were conducted to analysis for weather reaction on the growth and yield component according to meterological elements used Vector Autoregressive Regression(VAR) Model at Daejeon, Hongseong, Geumsan, Nonsan, and Yesan to core of center to Chungnam area in Rice. Reaction of cultivars according to change of meterological elements for growth and yield component effected on heading time in Gancheokbyeo and Mananbyeo, grain number of a spike in Gancheokbyeo, ratio of ripeness in Gancheokbyeo and Geumobyeo 1, amount of milled rice in Geurubyeo and Ansanbyeo, and 1,000 grains weight in Gancheokbyeo, Dasanbyeo, and Hwajinbyeo. An effect on the growth and yield components of meterological elements were influenced by heading date, 1,000 grain weight and ratio of repening as sunshine hours. The cultivars in sensitive reaction for change of weather condition were classified to 14 varieties including Gerubyeo et al., insensitive cultivars were classified to 66 varieties including Gyehwabyeo et. al.

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2011년도 학술발표회
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• pp.20-27
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• 2011

A system for fine-resolution long-range weather forecast is introduced in this study. The system is basically consisted of a global-scale coupled general circulation model (CGCM) and Weather Research and Forecast (WRF) regional model. The system makes use of a data assimilation method in order to reduce the initial shock or drift that occurs at the beginning of coupling due to imbalance between model dynamics and observed initial condition. The long-range predictions are produced in the system based on a non-linear ensemble method. At the same time, the model bias are eliminated by estimating the difference between hindcast model climate and observation. In this research, the predictability of the forecast system is studied, and it is illustrated that the system can be effectively used for the high resolution long-term weather prediction. Also, using the system, fine-resolution climatological data has been produced with high degree of accuracy. It is proved that the production of agrometeorological variables that are not intensively observed are also possible.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권1호
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• pp.31-44
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• 2019

The main objective of this research is to develop a hydroclimate drought index (HCDI) using the gridded climate data inputs in a Variable Infiltration Capacity (VIC) modeling platform. Typical drought indices, including, Standardized Precipitation Index (SPI), Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI), and Self-calibrated Palmer Drought Severity Index (SC-PDSI) in South Korea are also used and compared. Inverse Distance Weighting (IDW) method is applied to create the gridded climate data from 56 ground weather stations using topographic information between weather stations and the respective grid cell ($12km{\times}12km$). R statistical software packages are used to visualize HCDI in Google Earth. Skill score (SS) are computed to evaluate the drought predictability based on water information derived from the observed reservoir storage and the ground weather stations. The study indicates that the proposed HCDI with the gridded climate data input is promising in the sense that it can help us to predict potential drought extents and to mitigate its impacts in a changing climate. The longer term drought prediction (e.g., 9 and 12 month) capability, in particular, shows higher SS so that it can be used for climate-driven future droughts.

• 센서학회지
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• 제31권3호
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• pp.180-186
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• 2022

Photosynthetically active radiation flux density (PPFD) and daily light integral (DLI) values related to plant photosynthesis were obtained using the sunlight time and insolation data points in the agricultural weather sensor data for Jinan-gun, Jeollabuk-do, Korea from 2016 to 2020. The objective was to optimize the photo-environmental conditions for cultivating ginseng. The range of average monthly sunshine duration was 395.5-664.1 min, with the longest duration observed in June. The range of average annual accumulated daily insolation was 11.98-17.65 MJ·m^-2. The range of average daily external DLI calculated from the insolation and solar time data was 22.3-36.1 mol·m^-2·d^-1, and the annual cumulative DLI was 8,156-13,175 mol·m^-2·d^-1. Both the insolation and DLI values were the highest in 2016 and lowest in 2020. Based on the PPFD required for ginseng growth (111-185 µmol·m^-2·s^-1), the monthly average daily DLI and monthly cumulative DLI were 3.51-5.87 and 82-228 mol·m^-2·d^-1, respectively. The range of five-year average value for the external monthly cumulative DLI was 298-1,459 mol·m^-2·d^-1, and the monthly cumulative DLI values when a black double shading film and blue-white shading film were applied were 101-496 and 36-175 mol·m^-2·d^-1, respectively. A comparative analysis of DLI values indicated that shading was required to ginseng growth throughout the year under natural light. When the black double shading film was used, shading was required from March to October. When the blue-white shading film was applied from April to August, (i.e., the period with active ginseng growth) the appropriate DLI for ginseng growth could be continuously maintained. Regional weather differences due to climate change are gradually increasing, and even in one region, monthly and cumulative DLI values are different every year. Therefore, in order to implement a precise agricultural environment for ginseng cultivation, precise analysis and continuous research using agricultural weather sensor big data is required.